[发明专利]一种基于神经网络的钢轨损伤检测方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的钢轨损伤检测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1：建立钢轨损伤波形数据库；步骤2：建立BP神经网络，并对BP神经网络进行参数训练；步骤3：在钢轨上安装超声导波信号系统；步骤4：步骤3所安装的超声导波信号系统产生超声导波信号，超声导波信号经过处理后得到与损伤波形对应的的超声导波信号；步骤5：将步骤4得到的超声导波信号转换为离散的超声导波信号；步骤6：将步骤5得到的离散的超声导波信号送入步骤2训练完成的BP神经网络，得到输出结果，并根据输出结果进行钢轨损伤判断。本发明大大提高钢轨损伤检出效率、检测准确性和检测可靠性。

主权项

1.一种基于神经网络的钢轨损伤检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1：采集多种轨道损伤对应的波形数据，并将所述波形数据进行存储，形成钢轨损伤波形数据库；步骤2：建立初始BP神经网络，并利用钢轨损伤波形数据库的波形数据对BP神经网络进行参数训练，得到成熟BP神经网络；步骤3：将所述钢轨损伤波形数据库和成熟BP神经网络导入超声导波信号系统，并将超声导波信号系统安装在待测钢轨上；步骤4：采用所述超声导波信号系统对待测钢轨进行检测，产生超声导波信号，所述超声导波信号经过处理后与波形数据进行匹配，提取该匹配波形数据；步骤5：对匹配波形数据进行离散处理，获得离散波形数据；步骤6：将离散波形数据送入成熟BP神经网络，得到输出结果，并根据输出结果进行钢轨损伤判断。